奚曉軍 王淼晗 章貴軍

?

基于AR(m)-QAR-GARCH模型的滬深指數(shù)VaR測度研究

奚曉軍1王淼晗2章貴軍3

（1．閩南師范大學(xué)商學(xué)院，福建漳州 363000）（2．上海德勤稅務(wù)事務(wù)所有限公司北京分所，北京 100738）（3．江西財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院，江西南昌 330013）

傳統(tǒng)的GARCH模型在測度我國滬深指數(shù)日對數(shù)收益率VaR時，由于不能兼顧其尖峰、厚尾、有偏性和自相關(guān)性的特征往往效果不佳。針對滬深指數(shù)日對數(shù)收益率的上述特點(diǎn)，提出利用AR(m)-QAR-GARCH模型測度我國三大股指的VaR?；贙upiec似然比和DQ檢驗(yàn)表明：AR(m)-QAR-GARCH模型測度滬深指數(shù)VaR預(yù)測準(zhǔn)確性要好于自相關(guān)性不明顯的恒生指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)；AR(m)-QAR-GARCH模型對滬深指數(shù)VaR測度效果要好于幾種沒有考慮自相關(guān)性的GARCH模型；對于我國滬深指數(shù)收益率自相關(guān)性可能存在的階段性特點(diǎn)，AR(m)-QAR-GARCH模型也適合。

VaR；自相關(guān)性；GARCH；Kupiec檢驗(yàn)；DQ檢驗(yàn)

我國證券交易市場自1990年創(chuàng)立以來，對促進(jìn)企業(yè)融資、繁榮我國金融市場和改善人民收入都起到了非常重要的作用。為了發(fā)展和完善我國股票交易市場、降低投資風(fēng)險，我國政府出臺了一系列與發(fā)達(dá)國家不同的交易制度。一系列別具一格的交易制度以及我國證券交易市場獨(dú)具特色的融資行為和投資行為，都可能造成我國證券指數(shù)與發(fā)達(dá)國家表現(xiàn)不一致的地方。具體可能表現(xiàn)在我國滬深證券指數(shù)方面，證券指數(shù)是刻畫證券交易市場投資風(fēng)險的重要指標(biāo)，成熟的證券市場指數(shù)的股指收益率一般不具有自相關(guān)性①[1,3]。由于我國證券市場各項(xiàng)制度的改革是逐步出臺的，這可能造成我國證券指數(shù)收益率自相關(guān)性呈現(xiàn)“此一時，彼一時”的特點(diǎn)。目前，針對這種指數(shù)收益率自相關(guān)性出現(xiàn)階段性特點(diǎn)，國內(nèi)外還缺乏對其VaR測度模型的探討。

GARCH類模型能有效地刻畫金融資產(chǎn)收益率波動的聚類特征和異方差現(xiàn)象，逐漸發(fā)展成為測度VaR成員中重要的一員。由于傳統(tǒng)的GARCH模型參數(shù)估計是在具體的條件分布假定下進(jìn)行的，當(dāng)假定的分布不正確時，GARCH模型測度VaR的精確度就會下降[5,9]。為了克服這一缺陷，Engle和Gonzàlez-Rivera提出利用非參數(shù)方法可以更好地描述波動率分布特征。結(jié)合分位數(shù)回歸思想，Koenker和Zhao提出利用不需要對分布進(jìn)行假定的條件分位數(shù)回歸ARCH模型測度波動率情況，并且認(rèn)為該模型具有更加穩(wěn)健的估計性質(zhì)[7]。Xiao和Koenker發(fā)展了Q-ARCH模型的思想并提出基于線性GARCH（p，q）的條件分位數(shù)自回歸GARCH模型，并提出估計模型參數(shù)的兩步估計方法[10]。魏宇的研究表明，GARCH模型可以比較精確地預(yù)測我國金融市場VaR[13]。張穎、張富祥對比了遞歸形式的CAViaR和分位數(shù)回歸形式的GARCH模型，發(fā)現(xiàn)IGARCH-CAViaR模型更適合刻畫相對成熟的美國和日本金融市場風(fēng)險的演化過程，分位數(shù)回歸的GARCH模型對上證綜指和深圳成指描述情況較好[15]。

到目前為止，還沒有基于分位數(shù)回歸的GARCH模型在測度VaR時考慮到股市收益率的自相關(guān)性問題。我國股市收益率不僅具有尖峰、厚尾和有偏性，而且具有自相關(guān)性，因此有必要探討考慮收益率自相關(guān)性因素的基于分位數(shù)回歸的GARCH模型。鑒于此，本文構(gòu)建了考慮股市收益率自相關(guān)性因素的基于分位數(shù)回歸的GARCH模型，然后分析和比較了其在測度我國滬深證券市場收益率VaR時的統(tǒng)計特征。

一、測度模型及檢驗(yàn)方法

（一）QAR-GARCH模型

根據(jù)VaR定義，有：

（二）AR(m)-QAR-GARCH模型及估計步驟

本文給出測度VaR時考慮收益率自相關(guān)的QAR-GARCH模型，表達(dá)式如式（6）所示：

式（6）實(shí)際上是由自回歸部分和QAR-GARCH模型兩部分構(gòu)成，其中自回歸AR(m)部分寫成式（7）的形式：

3．采用兩步法對各參數(shù)進(jìn)行估計，得到干擾項(xiàng)的估計值。第一步是估計s階分位數(shù)自相關(guān)函數(shù)。根據(jù)干擾項(xiàng)式（8）、（9）構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)（10）：

（三）檢驗(yàn)方法

1．失敗比率

2．Kupeic檢驗(yàn)

3．DQ檢驗(yàn)

二、樣本數(shù)據(jù)描述

為了反映我國證券市場收益率波動情況的最新信息，本文選取上證綜指（SSEC）和深證成指（SZSC）2003年1月1日到2014年1月31日的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于DATASTREAM數(shù)據(jù)庫、谷歌財經(jīng)和雅虎財經(jīng)。圖1到圖4（見下頁）分別為各個股指的收益率序列圖，可以看出，上證綜指和深成指股指收益率波動具有較明顯的集聚特征，日經(jīng)225指數(shù)香港恒生收益率集聚特征相對較弱?；贏DF的單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，所有的指數(shù)收益率序列均表現(xiàn)平穩(wěn)。

表1 四大股指收益率描述性統(tǒng)計

注：“*”表示相應(yīng)統(tǒng)計量在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，“**”，表示相應(yīng)統(tǒng)計量在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，“***”表示相應(yīng)統(tǒng)計量在10%的顯著水平下拒絕原假設(shè)

圖1 上證綜指收益率序列

圖2 深證成指收益率序列

圖3 日經(jīng)225指數(shù)收益率序列

圖4 恒生指數(shù)收益率序列

表2為我國三大股指及日經(jīng)225指樣本期內(nèi)股指對數(shù)收益率數(shù)據(jù)自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果?；诘碗A自相關(guān)性檢驗(yàn)的統(tǒng)計量表明：上證綜指和深證成指收益率存在明顯的高于三階的自相關(guān)性，香港恒生存在微弱4階自相關(guān)性及日經(jīng)225收益率不存在明顯的自相關(guān)性。自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果同時說明測度我國滬深指數(shù)收益率時應(yīng)考慮高階自相關(guān)性，測度相對比較成熟證券市場股指（如香港恒生和日經(jīng)225）收益率時不必考慮自相關(guān)性。

表2 四大股指收益率自相關(guān)性檢驗(yàn)

三、模型測度結(jié)果與比較

根據(jù)各大股指數(shù)據(jù)、VaR測度公式以及Kupeic統(tǒng)計量和DQ統(tǒng)計量測度公式，本文將各種計算結(jié)果整理得到表3和表4所示數(shù)據(jù)。

（一）AR(m)-QAR-GARCH對四大股指收益率VaR測度結(jié)果比較

表3數(shù)據(jù)為AR(m)-QAR-GARCH模型對四大股指收益率VaR測度結(jié)果。從表3測度結(jié)果不難看出，AR(m)-QAR-GARCH模型對我國上證綜指的風(fēng)險預(yù)測準(zhǔn)確性相對比較高，檢驗(yàn)結(jié)果反映訓(xùn)練集及測試集中VaR都非常接近真實(shí)水平。同時，測試集上的計算結(jié)果表明， AR(4)-QAR-GARCH模型在1%和5%的分位點(diǎn)上的Kupiec統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值都非常接近1，表明其對上證指數(shù)VaR的預(yù)測精確程度明顯高于對其它指數(shù)VaR的預(yù)測，這一結(jié)論恰好與表2中反映的上證指數(shù)收益率存在較強(qiáng)的4階自相關(guān)性一致。

對于深圳成指VaR測度而言，AR(3)-QAR-GARCH和AR(4)-QAR-GARCH模型樣本集內(nèi)測度結(jié)果擬合度非常高，計算得到的失敗比率都十分接近0.01和0.05，并且Kupiec統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值接近于1；在測試集上，兩個模型VaR估計結(jié)果的Kupeic統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值略小于訓(xùn)練集，但均不能拒絕模型有效的原假設(shè)，雖然其對測試集數(shù)據(jù)VaR的估計能力相對較弱，但其預(yù)測準(zhǔn)確性也不差，Kupiec統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值至少也達(dá)到了0.7。

表3 AR(m)-QAR-GARCH模型對四大股指VaR測試結(jié)果比較

注：表3中AR3-Q為3階自回歸分位數(shù)GARCH模型，表3中AR4-Q為4階自回歸分位數(shù)GARCH模型；由于空頭頭寸的計算結(jié)果幾乎與多頭一致，本文僅列舉多頭情況

由表3還可以看出，無論是訓(xùn)練集還是測試集中，AR(4)-QAR-GARCH模型在1%水平和5%水平上對恒生指數(shù)VaR的測度效果相對較好，測度結(jié)果都十分逼近真實(shí)風(fēng)險值，AR(3)-QAR-GARCH模型測度效果比AR(4)-QAR-GARCH稍差一點(diǎn)，這也印證了表2中恒生指數(shù)收益率4階自相關(guān)性強(qiáng)于3階自相關(guān)性的檢驗(yàn)結(jié)論。AR(m)-QAR-GARCH模型在1%水平和5%水平上對日經(jīng)225指數(shù)VaR的預(yù)測結(jié)果也不差，雖然Kupeic統(tǒng)計量對應(yīng)的概率沒有大于0.9的高概率值，但至少也達(dá)到了0.5。此外，比較分析發(fā)現(xiàn)，在1%分位水平上，AR(m)-QAR-GARCH模型對恒生指數(shù)VaR預(yù)測的性明顯高于日經(jīng)225指數(shù)，可能是因?yàn)楹闵笖?shù)收益率存在微弱的4階自相關(guān)性的緣故。

此外，無論是訓(xùn)練集還是測試集中，由AR(3)-QAR-GARCH和AR(4)-QAR-GARCH模型測度的四大指數(shù)的VaR的DQ檢驗(yàn)統(tǒng)計量均不能拒絕原假設(shè)，檢驗(yàn)結(jié)果見表4。此外，表3結(jié)果表明，所有Kupeic統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值均不能拒絕測度模型VaR測度結(jié)果。這說明對于即使不存在自相關(guān)性的香港恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)，利用AR-QAR-GARCH模型測度的VaR也不會表現(xiàn)太差。

（二）不同模型VaR測度結(jié)果比較

表4反映了QAR-GARCH和AR(m)-QAR-GARCH模型與其它常見的GARCH模型VaR測度結(jié)果統(tǒng)計檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。鑒于表1對數(shù)據(jù)檢驗(yàn)表明四大股指收益率均具有尖峰、偏態(tài)和厚尾的特征，所以均采用基于Skewed-t（有偏的學(xué)生分布）分布的GARCH用于比較，主要有EGARCH、IGARCH和GJRGARCH。通過對QAR-GARCH和AR(m)-QAR-GARCH模型與其它三種GARCH模型VaR測度的統(tǒng)計檢驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果表明3個方面的內(nèi)容。

1．AR(m)-QAR-GARCH模型對滬深指數(shù)VaR測度表現(xiàn)相對較好。無論是Kupiec統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值，還是DQ統(tǒng)計量概率結(jié)果均超過0.7，相對于其它模型而言AR(m)-QAR-GARCH模型對我國滬深指數(shù)VaR測度效果良好。從表4檢驗(yàn)結(jié)果同時可以看出，雖然QAR-GARCH、EGARCH、IGARCH和GJRGARCH模型測度效果略遜于AR(m)-QAR-GARCH模型，但總體表現(xiàn)并不差，可能由于其都考慮到了滬深指數(shù)的尖峰、厚尾和有偏的特征。因此，有理由認(rèn)為AR(m)-QAR-GARCH模型對滬深指數(shù)VaR測度效果較好的原因是考慮了滬深指數(shù)收益率的自相關(guān)性問題。

2．AR(m)-QAR-GARCH模型對恒生指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)VaR測度并無明顯優(yōu)勢。表4檢驗(yàn)結(jié)果同時表明，雖然AR(m)-QAR-GARCH對滬深指數(shù)VaR測度表現(xiàn)相對較好，但對恒生指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)VaR測度并無明顯優(yōu)勢。對恒生指數(shù)的VaR測度中，在1%分位點(diǎn)上，AR(m)-QAR-GARCH和GJR效果相對較好，檢驗(yàn)統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值都達(dá)到了0.6，AR(4)-QAR-GARCH模型準(zhǔn)確率稍高于GJR；在5%分位點(diǎn)上，QAR-GARCH、AR(m)-QAR-GARCH、IGARCH和GJR表現(xiàn)效果均不差，此時GJR模型預(yù)測準(zhǔn)確率稍高于AR(4)-QAR-GARCH模型。在對對日經(jīng)指數(shù)的VaR測度中，QAR-GARCH和GJR表現(xiàn)效果相對較好。顯然，上述分析表明，AR(m)-QAR-GARCH之所以對恒生指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)VaR測度無優(yōu)勢，可能是二者不存在明顯自相關(guān)性的原因。同時不難看出，對于測度指數(shù)收益率不存在自相關(guān)性的VaR而言，利用考慮自相關(guān)性的模型可能并不是一件壞事，雖然無助于顯著改善測度效果，但也并沒有顯著降低測度效果。所以，對于滬深指數(shù)自相關(guān)性可能存在“此一時，彼一時”的階段性特點(diǎn)，考慮自相關(guān)性的AR(m)-QAR-GARCH模型測度其VaR相對比較可靠。

3．基于分位數(shù)回歸的GARCH模型好于基于Skewed-t參數(shù)分布的GARCH模型。針對文中的四大股指而言，從Kupiec統(tǒng)計量和DQ統(tǒng)計量對應(yīng)的概率值是否小于顯著水平上來看，基于分位數(shù)位數(shù)回歸的GARCH模型好于Skewed-t參數(shù)分布的GARCH的模型。一個可能是原因是基于分位數(shù)回歸的非參數(shù)不受股指收益率分布的影響，而基于參數(shù)分布的GARCH模型可能會降低估計效果[11-16]。具體而言，對于滬深指數(shù)的受益率VaR測度結(jié)果，AR(4)-QAR-GARCH模型效果最好，IGARCH模型效果相對較差；對于恒生指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)的VaR測度結(jié)果，除EGARCH模型表現(xiàn)較差外，參數(shù)方法和非參數(shù)方法差別不明顯。

表4 不同GARCH模型VaR測度檢驗(yàn)結(jié)果比較

注：表4中計算結(jié)果均根據(jù)測試集中數(shù)據(jù)計算得到，其中QGAR為QAR-GARCH模型，EGAR為E-GARCH模型，IGAR為IGARCH模型，GARCH模型、IGARCH模型及GJR模型均為基于Skewed-t的計算結(jié)果

四、結(jié) 論

本文構(gòu)建了考慮自相關(guān)性的分位數(shù)回歸GARCH模型，即AR(m)-QAR-GARCH模型，分別在訓(xùn)練集和測試集中的不同分位數(shù)水平上根據(jù)測度的Kupiec統(tǒng)計量和DQ統(tǒng)計量比較了AR(m)-QAR-GARCH模型對我國滬深指數(shù)VaR測度的準(zhǔn)確性。最后，在測試集中的不同分位數(shù)水平上比較了AR(m)-QAR-GARCH模型和其它常見的GARCH模型對我國滬深指數(shù)VaR、香港恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)VaR測度效果。具體而言，得到如下三個方面的結(jié)論：

1. AR(m)-QAR-GARCH模型在測度滬深指數(shù)VaR時效果要好于自相關(guān)性不明顯的恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)。通過比較AR(m)-QAR-GARCH模型對四大股指VaR測度的準(zhǔn)確性，我們發(fā)現(xiàn)，無論在訓(xùn)練集中，還是測試集中AR(m)-QAR-GARCH模型對我國滬深指數(shù)VaR測度準(zhǔn)確性均好于恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)。這說明由于我國滬深指數(shù)收益率具有明顯自相關(guān)性，AR(m)-QAR-GARCH模型對其VaR測度的準(zhǔn)確性要高于不具有明顯自相關(guān)性的恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)。

2. AR(m)-QAR-GARCH模型對滬深指數(shù)VaR測度效果要好于幾種沒有考慮自相關(guān)性的GARCH模型。通過比較AR(m)-QAR-GARCH模型和QAR-GARCH、EGARCH、IGARCH和GJRGARCH模型對我國滬深指數(shù)VaR恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)VaR測度效果發(fā)現(xiàn)：對于存在明顯自相關(guān)性的滬深指數(shù)而言，AR(m)-QAR-GARCH模型測度效果優(yōu)于其它GARCH類模型；對于存在明顯自相關(guān)性的香港恒生指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)，AR(m)-QAR-GARCH模型與其它GARCH類模型，特別是GJR模型相比，并無明顯優(yōu)勢。

3. AR(m)-QAR-GARCH模型適合于測度指數(shù)自相關(guān)性存在階段性特點(diǎn)的VaR。雖然考慮了自相關(guān)性的AR(m)-QAR-GARCH模型對不存在自相關(guān)性的指數(shù)而言并無明顯的比較優(yōu)勢，但相對于其它GARCH模型而言，無論是預(yù)測準(zhǔn)確性方面，還是測度效果方面都表現(xiàn)良好。該模型也適用于測度即使沒有明顯自相關(guān)性的恒生指數(shù)和日經(jīng)指數(shù)。所以，針對我國滬深指數(shù)自相關(guān)性可能存在“此一時，彼一時”的階段性特點(diǎn)，考慮自相關(guān)性的AR(m)-QAR-GARCH模型測度其VaR相對比較可靠。

[1] A W Lo. Long-term memory in stock market prices [J]．Econometrica, 1991（9）：1279-1313．

[2] D B Nelson．Conditional heteroscedasticity in asset returns: a new approach [J]． Econometrica,1991（2）：347-370．

[3] E F Fama．Efficient capital markets: П [J]．The Journal of Finance, 1991（12）：1579-1622．

[4] R F Engle．Dynamic conditional correlation-A simple class of multivariate GARCH models[J]．Journal of Business and Economic Statistics,2002,working paper．

[5] R F Engle，G Gonzàlez-Rivera．Semiparametric ARCH Models [J]．Journal of Business & Economic Statistics,1991（9）：345-359．

[6] R F．Engle，S Manganelli．CAViaR: Conditional Autoregressive Value at Risk by Regression Quantiles [J]．Journal of Business and Economic Statistics, American Statistical Association, 2004（10）：367-381．

[7] R Koenker，Q Zhao．Conditional Quantile Estimation and Inference for Arch Models [J]．Econometric Theory，Cambridge University Press，1996 (5)：793-813．

[8] R T Baillie,T Bollerslev,H O Mikelsen．Fractional integrated generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [J]．Journal of Econometrics，1996（9）: 3-30．

[9] Y Sun, T Stengos．Semiparametric efficient adaptive estimation of asymmetric GARCH models [J]．Journal of Econometics,2006（1）：373-386．

[10] Z J Xiao,R Koenker．Conditional Quantile Estimation for GARCH Models [J]．Boston College Working Papers in Economics 725，Boston College Department of Economics，2009．

[11] 方立兵，郭炳伸，曾勇．GARCH族模型的預(yù)測能力比較：一種半?yún)?shù)方法[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010（4）：148-160．

[12] 龔銳，陳仲常，楊棟銳．GARCH族模型計算中國股市在險價值（VaR）風(fēng)險的研究比較評述[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2005（6）：67-82．

[13] 魏宇．有偏胖尾分布下的金融市場風(fēng)險測度方法 [J]．系統(tǒng)管理學(xué)報，2007（6）：243-250．

[14] 徐煒，黃炎龍．GARCH模型與VaR的度量研究 [J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（1）：120-132．

[15] 張穎，張富祥．分位數(shù)回歸的金融風(fēng)險度量理論及實(shí)證[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012（4）：96-109．

[16] 趙樹然，任培明，趙昕．基于CARR-EVT整體方法的動態(tài)日VaRhe CVaR模型研究[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012（11）：130-148．

（責(zé)任編輯：鄭宗榮）

① Lo（1991）和Fama（1991）認(rèn)為成熟的證券市場一般滿足有效性市場假說，或者至少滿足弱有效性市場假說。

②更詳細(xì)的描述，可以參看徐金菊，許啟發(fā)（2013）的文獻(xiàn)。

VaR Measurement of Shanghai and Shenzhen Composite Index Based on AR(m)-QAR-GARCH Model

XI Xiaojun1WANG Miaohan2ZHANG Guijun3

Traditional GARCH-based model usually performs not so good when measuring VaR about log return rate of Shanghai and Shenzhen composite index without consideration of their property of leptokurtic, skewed and fat-tailed distribution and autocorrelation at the same time. This study proposes AR(m)-QAR-GARCH to measure three security exchange indices in our country with consideration of their distribution property and autocorrelation. Three main results of this study are attained by the use of Kupiec likelihood ratio test and DQ test. Firstly, we find that the model proposed by this study predicts more exactly than in the use of measuring VaR of Shanghai composite index and Shenzhen composite index than it has been used of HIS and Nikkei 225 index. Secondly, the model performs better than other GARCH-based model ignorance of volatility autocorrelation when measuring VaR of Shanghai composite and Shenzhen composite index. Thirdly, we also find that AR(m)-QAR-GARCH model also has good performance for measuring the VaR of Shanghai composite and Shenzhen composite index when the autocorrelation of them appear in a phase and disappear in another phase.

VaR; autocorrelation; GARCH; Kupiec test; DQ test

F222.3

A

1009-8135（2018）04-0042-12

奚曉軍（1978—），男，吉林九臺人，閩南師范大學(xué)商學(xué)院講師，主要研究金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué)。王淼晗（1989—），女，內(nèi)蒙古包頭人，上海德勤稅務(wù)事務(wù)所有限公司北京分所員工。章貴軍（1978—），男，湖北監(jiān)利人，江西財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院、江西財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計研究中心、江西財經(jīng)大學(xué)博士后流動站講師，主要研究數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

國家社會科學(xué)基金一般項(xiàng)目“精準(zhǔn)貧困識別和扶貧瞄準(zhǔn)的統(tǒng)計測度研究”（16BTJ011）；福建省教育廳社會科學(xué)研究項(xiàng)目“福建省財產(chǎn)保險公司運(yùn)行機(jī)制穩(wěn)定性研究”（JAS160315）。